不明白你说的Spark分区越多，并行度越高是什么意思
一个核心（任务）处理一个分区，也就是说它是按核心数并行的。
那么，并行度跟核数有关，不是跟分区数无关吗？
我想知道是否有部分工作方式与我所知道的不同。
Spark 中的并行度与核数和分区数都有关系。通常，处理集群中的每个核心都可以并行运行一个任务，每个任务可以处理不同分区的数据。
分区数影响Spark中并行的粒度，即分配给每个核的工作负载的大小。如果有很多分区，每个任务处理的数据就会变少，这样可以提高并行效率，但也会增加节点之间的通信开销。另一方面，如果分区很少，每个任务将有更多的数据要处理，这会降低并行度的效率，但也会减少通信开销。
因此，正确的数据分区对于在 Spark 中实现高度高效的并行性至关重要。应在分区数量和每个分区的大小之间寻求平衡，同时考虑数据的大小、集群的处理能力以及要执行的操作的性质。